leetcode:2024. 考试的最大困扰度

在一场由 n 道判断题组成的考试中,老师希望通过改变答案,使连续正确答案的数目最大化。给定答案串 answerKey 和操作次数 k,求在不超过 k 次操作下,能实现的最大连续 'T' 或 'F' 数目。

2024. 考试的最大困扰度

来源:力扣(LeetCode)

链接: https://leetcode-cn.com/problems/maximize-the-confusion-of-an-exam

一位老师正在出一场由 n 道判断题构成的考试,每道题的答案为 true (用 ‘T’ 表示)或者 false (用 ‘F’ 表示)。老师想增加学生对自己做出答案的不确定性,方法是 最大化 有 连续相同 结果的题数。(也就是连续出现 true 或者连续出现 false)。

给你一个字符串 answerKey ,其中 answerKey[i] 是第 i 个问题的正确结果。除此以外,还给你一个整数 k ,表示你能进行以下操作的最多次数:

每次操作中,将问题的正确答案改为 ‘T’ 或者 ‘F’ (也就是将 answerKey[i] 改为 ‘T’ 或者 ‘F’ )。
请你返回在不超过 k 次操作的情况下,最大 连续 ‘T’ 或者 ‘F’ 的数目。

示例 1:

输入:answerKey = “TTFF”, k = 2
输出:4
解释:我们可以将两个 ‘F’ 都变为 ‘T’ ,得到 answerKey = “TTTT” 。
总共有四个连续的 ‘T’ 。

示例 2:</

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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